原文:Mixture unigram Model, PLSA及LDA

Topic model 在搜索和广告,用户兴趣理解,推荐系统中有着非常泛的应用。它可以成为retrieval的方法,成为点击模型的信号,也是推荐系统中基于内容推荐的重要算法。 Topic model最近这些年很火的原因是其在语料准备上比supervised model更容易,不需要人工的标注信息。对于我们应用模型的工程师而言,在原理上搞清楚几种常见的topic model的区别很重要,虽然影响实 ...

2012-08-26 17:49 1 4195 推荐指数:

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LDAPLSA的区别

http://hi.baidu.com/flyer_hit/blog/item/2ec12d251dd9dd6835a80f55.htmlhttp://blog.csdn.net/feixiangcq ...

Thu Feb 28 19:14:00 CST 2013 1 6117
【sklearn】Gaussian Mixture Model

概述 参考 sklearn.mixture: Gaussian Mixture Models 高斯混合模型(GMM)源代码实现(二) A Gaussian Mixture Model (GMM) is a parametric probability ...

Wed Feb 03 02:08:00 CST 2021 0 594
PLSA

PLSA模型 PLSALDA很像,都属于主题模型,即它们都认为上帝在写文章时先以一定概率选择了一个主题,然后在这主题下以一定概率选择了一个词,重复这个过程就完成了一篇文章,即$p(d_i,w_j)=p(z_k|d_i)p(w_j|z_k)$,其中$d$表示文章,$w$表示词,$z$表示主题 ...

Thu Jul 14 03:43:00 CST 2016 1 4789
混合高斯模型(Gaussian mixture model, GMM)

1. 前言 这就是为什么我要学习一下二维高斯分布的原因: 总感觉数学知识不够用呐,顺带把混合高斯模型也回顾一下。 2. 单高斯模型(Gaussian single model, GSM) 2.1 一维高斯模型 高斯分布(Gaussian distribution)有时也被称为正态分布 ...

Tue Dec 10 05:12:00 CST 2019 0 921
主题模型(概率潜语义分析PLSA、隐含狄利克雷分布LDA

一、pLSA模型 1、朴素贝叶斯的分析 (1)可以胜任许多文本分类问题。(2)无法解决语料中一词多义和多词一义的问题——它更像是词法分析,而非语义分析。(3)如果使用词向量作为文档的特征,一词多义和多词一义会造成计算文档间相似度的不准确性。(4)可以通过增加“主题”的方式,一定程度的解决 ...

Mon Jun 12 00:45:00 CST 2017 0 3999
高斯混合模型Gaussian Mixture Model (GMM)——通过增加 Model 的个数,我们可以任意地逼近任何连续的概率密分布

从几何上讲,单高斯分布模型在二维空间应该近似于椭圆,在三维空间上近似于椭球。遗憾的是在很多分类问题中,属于同一类别的样本点并不满足“椭圆”分布的特性。这就引入了高斯混合模型。——可以认为是基本假设! 高斯混合模型Gaussian Mixture Model (GMM) 摘自:http ...

Fri Jul 21 17:40:00 CST 2017 0 8594
 
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